AIモデルがビジネス変革のエンジンだとすれば、質の高いデータはその燃料である。豊富で適切に構造化されたデータにより、アルゴリズムはパターンを特定し、結果を予測し、人間の分析だけでは見えないままとなる洞察を明らかにすることができる。
しかし、今後2年間のAI導入における主な課題について尋ねたところ、経営幹部はデータに関する問題を最大の2つの懸念事項として挙げたことが、フォーブス・リサーチの2025年AI調査で明らかになった。
- データのプライバシーとセキュリティ：59%
- データ品質（完全性、正確性、バイアス）：40%
これらは、ROIとビジネスへの影響（39%）、既存のシステムやプロセスとの統合（36%）、法的・規制・コンプライアンス上の問題（34%）への懸念を上回った。
8月と9月に1000人以上の経営幹部を対象に実施した調査では、これらの懸念は役職や業界によって大きく異なることが判明した。
役職別：
- 最高マーケティング責任者（CMO）は、他のどの経営幹部よりもデータプライバシーへの懸念を挙げる傾向が高く（67%）、一方で最高経営責任者（CEO）は最も低い（53%）。
- データ品質については、最高情報責任者（CIO）が47%でトップであり、CEOは再び36%で最下位となった。
業界別：
- 金融・専門サービス業界の経営幹部は、データプライバシーを課題として挙げる傾向が最も高く（72%）、エネルギー業界は最も低い（43%）
- データ品質への懸念については、エネルギー業界と専門サービス業界の経営幹部がトップ（49%）であり、ヘルスケア業界は最も低い割合（29%）を報告している
データガバナンスが、これらの課題の一因となっている可能性がある。自社がAI施策においてデータ品質、プライバシー、セキュリティを確保するための堅牢なデータガバナンス慣行を持っていると確信している回答者は、わずか57%にとどまった。
これに対し、適切なテクノロジーとツールを持っていることに自信を持つ回答者は70%、AI駆動型企業への移行準備ができていると感じる回答者は70%、文書化とトレーニングに自信を持つ回答者は61%となっている。
データの脆弱性は、AI関連の意思決定に関与する人材の変化によっても悪化している可能性がある。AI施策と投資の意思決定プロセスにデータサイエンティストやアナリストを関与させていると回答したのはわずか13%で、2024年の44%から顕著に減少している。
